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针对经典的均值漂移算法在跟踪过程中由背景相似度、尺寸变化以及遮挡等引起的跟踪漂移问题,提出了一种基于背景加权的尺度方向自适应均值漂移跟踪算法。结合背景加权来提取目标颜色特征,充分利用了视频图像序列的空间信息,突出了目标区域的信息特征,抑制了由背景相似度和背景模糊引起的跟踪漂移现象。采用尺寸方向自适应的协方差矩阵估计方法,以适应运动目标尺寸方向的实时变化,保证了跟踪的准确性。经实验验证提出的运动目标跟踪算法较之其他经典均值漂移算法在精度和效率上都有显著提高。 相似文献
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针对仿人视觉系统目标跟踪过程中眼、颈的转动速度对跟踪精度的影响,提出了一种基于雅可比矩阵的角度分解最优化方法。首先,建立眼、颈2级四自由度空间坐标系,搭建系统模型;其次,构建与眼、颈转动角度相关的雅可比矩阵,综合考虑眼、颈转动角速度,得到关注不同转动轴角速度变量的目标跟踪角度分解数学模型;最后,通过仿真和物理实验分析了各自由度转动角速度在最优化条件下对角度分解的影响,得到了基于所述系统的目标跟踪角度分解最优化方案。实验结果表明:在给定范围内,眼、颈的转动角度分配比与眼、颈转动角速度的比值相同,且与均分法相比较,文中所述方法在时间效率上具有明显优势。 相似文献
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提出一种基于内点法的关节式坐标测量机参数自标定方法。首先,基于D-H方法,建立关节式坐标测量机的运动学模型,在此基础上建立参数误差模型。利用自制标定块,采用多位姿测量多点的方法获得标定用数据,从而使该标定方法能够在现场应用;以测量机的长度测量精度为基础建立目标函数,利用内点法进行参数辨识,该算法对迭代初值无要求,可有效提高参数标定成功率。通过标定实验得到坐标测量机的运动学参数,验证了该方法的可行性。经过标定后,关节式坐标测量机的单点重复性精度和长度测量精度分别提高了93.65倍和100.13倍。 相似文献
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针对目标变化和背景环境的变化,提出了一种基于图像分类的多算法协作的目标跟踪算法,采用融入改进背景加权的尺度方向自适应均值漂移算法与快速压缩算法协作的方式。该算法根据图像变化原因不同将图像分为两类,图像全局变化和目标局部感兴趣区域的变化。对由光照、背景相似度和背景模糊引起的图像全局变化,采用快速压缩算法对目标进行跟踪;对由目标本身尺寸、旋转和遮挡引起的目标局部感兴趣区域变化,采用融入改进背景加权尺度方向自适应均值漂移算法对目标进行跟踪。该算法先对图像序列预处理分类,然后选择适合该对应图像变化特点的算法对目标进行跟踪。经实验验证,该算法较之其他流行目标跟踪算法具有更好的鲁棒性。 相似文献
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通过纠偏原理分析,提出了一种应用模糊控制技术设计的纠偏控制器。依据纠偏原理、现场操作人员的施工经验和专家知识设计了模糊控制规则,建立了模糊控制规则表,实现了对盾构机的纠偏控制。 相似文献